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兰海燕: 作品数：39 被引量：50H指数：3; 供职机构：哈尔滨工程大学更多>>; 发文基金：黑龙江省自然科学基金黑龙江省高等教育教学改革工程项目中央高校基本科研业务费专项资金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>

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基于GRU-RNN的网络入侵检测方法被引量：34: 2021年; 针对数据集中少数分类用例过采样问题,本文依据网络入侵行为具有时序特征的特点,将门控循环单元记忆模块引入递归神经网络当中,提出了一种基于记忆和时序的入侵检测网络模型——GRU-RNN模型。针对原始攻击数据具有离散性且分布较广的问题,对数据进行数值化及归一化的预处理操作,并对攻击的时序性进行分析,探讨门控循环单元在递归神经网络中应用于入侵检测的可行性,构建GRU-RNN网络模型,选取最优的损失函数、分类函数,提出了基于时序的不平衡学习入侵检测模型,用于检测具有时序特征的攻击行为。将模型应用在KDD数据集中进行实验测试,表明与其他不平衡学习方法相比,本模型具有更好的识别率与收敛性。; 李俊夏松竹兰海燕李守政孙建国; 关键词：入侵检测拒绝服务攻击

一种基于相位编码和设备信息的工业声音异常检测系统: 本发明属于工业声音异常检测技术领域，具体涉及一种基于相位编码和设备信息的工业声音异常检测系统。本发明能借助相位信息补足工业声音信号的精细度，获得高精度的声学特征，能够对高精度的声学特征进行建模，着重提升系统对于异常信息的...; 关键柳友德肖飞扬兰海燕兰宇晨康金敏魏玉明谢明杰

基于极大编码机会的多信道分配方法: 本发明提供的是一种基于极大编码机会的多信道分配方法，其步骤是：第一步，初始化网络拓扑；第二步，划分节点优先级；第三步，对高优先级节点分配信道；第四步，对次优先级节点分配信道；第五步，对低优先级节点分配信道。本发明所提出的...; 赵蕴龙康世龙高振国王浩武广君宋洪涛兰海燕; 文献传递

一种深度强化学习的机会路由候选集节点排序方法: 本发明属于水下声学传感器网络技术领域，具体涉及一种深度强化学习的机会路由候选集节点排序方法。本发明克服了现有机会路由候选集节点排序算法存在考虑因素单一和适应性差等问题，利用深度强化学习智能体与水下机会路由网络模型进行交互...; 冯晓宁刘朋曲立平兰海燕; 文献传递

一种基于重标极差法的SDN异常流量检测方法: 一种基于重标极差法的SDN异常流量检测方法，属于计算机网络安全技术领域。该方法包括收集SDN各节点(包括控制器和各用户终端)的正常网络流量包数量，分别计算其Hurst指数；保存并作为网络正常指标，设定正常状态的阈值；收集...; 兰海燕孙建国潘昱辰赵国冬李思照关键高迪; 文献传递

基于消除冗余编译的Trace优化生成方法: 2016年; Dalvik VM作为Android平台核心部分,决定了Android的整体性能表现。由于Dalvik虚拟机无法满足Android的日益增长,针对Dalvik JIT整体框架和解释器之间的交互模式,提出了基于消除冗余编译的Trace生成方法优化方案。该优化方法将Dalvik JIT划分为前端和后端两部分,主要包括基本块构造、控制流关系确定、识别及筛选循环、SSA形式转换和MIR转换为LIR、LIR转换为机器码,利用Linpack与Scimark2标准测试集,测试Dalvik JIT在不同阈值、不同优化模式下的性能表现。分析了Dalvik JIT及其优化对系统性能的影响、合理的阈值范围,实验表明经过消除冗余编译的Trace优化处理后的Dalvik虚拟机中的程序执行速度有了明显提高。; 兰海燕吴艳霞刘海波; 关键词：DALVIK虚拟机冗余 TRACE

基于IR/S的软件定义网络流量异常检测算法被引量：3: 2020年; 传统重标极差分析法(Rescaled Range Analysis,R/S)检测软件定义网络(SDN,Software Defined Network)流量是否存在异常时,某节点的网络流量序列存在恒定值小区间内子序列全为零值,造成标准差为零的运算错误,为了解决这个问题,文章提出了一种改进的重标极差法(Improvement Rescaled Range Analysis,IR/S)。算法利用微元法分析法,确定一组可用的参数,将参数引入计算数据流量序列Hurst指数,并将待计算的数据流量序列等分,同时规定序列长度为2的整数次幂,分别计算R/S值,通过拟合来判断是否存在异常流量情况。改进后的方法能够达到均分子序列的要求,无需计算序列的因数,使计算过程更加简化,避免了某些长度序列因数过少、素数长度导致的拟合点过少无法收敛的现象,减少了由计算结果精确度带来的误差。将算法在Mininet环境下进行虚拟SDN仿真测试,实验结果表明,文章中的方法能够较显著区分正常与异常流量,并且在探测异常时延迟较低。; 兰海燕孙鹤玲潘昱辰; 关键词：HURST指数拒绝服务攻击分形学

一种深度强化学习的机会路由候选集节点排序方法: 本发明属于水下声学传感器网络技术领域，具体涉及一种深度强化学习的机会路由候选集节点排序方法。本发明克服了现有机会路由候选集节点排序算法存在考虑因素单一和适应性差等问题，利用深度强化学习智能体与水下机会路由网络模型进行交互...; 冯晓宁刘朋曲立平兰海燕

一种基于重标极差法的SDN异常流量检测方法: 一种基于重标极差法的SDN异常流量检测方法，属于计算机网络安全技术领域。该方法包括收集SDN各节点(包括控制器和各用户终端)的正常网络流量包数量，分别计算其Hurst指数；保存并作为网络正常指标，设定正常状态的阈值；收集...; 兰海燕孙建国潘昱辰赵国冬李思照关键高迪; 文献传递

基于网络编码的网络编码修复方法: 本发明提供的是一种基于网络编码的网络编码修复方法，其步骤是：第一步，解码失效节点向邻居节点请求重传所缺失的原始数据包；第二步，当邻居节点在接收到重传请求后根据自身缓冲队列中的原始数据包集合，发送自己的节点基本信息NFI给...; 赵蕴龙康世龙宋洪涛兰海燕王浩; 文献传递